Google DeepMind разработала новую модель прогнозирования погоды с использованием искусственного интеллекта (ИИ) GenCast, которая превосходит традиционные погодные методы в прогнозировании погоды на срок до 15 дней, а также более точна в прогнозировании экстремальных погодных явлений.
Модель GenCast AI учитывает вероятность реализации нескольких сценариев — от выработки энергии ветра до движения тропических циклонов — для точной оценки тенденций. Вероятностный метод GenCast — это новый прорыв в использовании искусственного интеллекта для предоставления более качественных и быстрых ежедневных прогнозов погоды. Этот подход все чаще используется крупными метеорологическими службами и набирает все большую популярность в отрасли, пишет Financial Times.
«Это знаменует собой своего рода поворотный момент в развитии ИИ для прогнозирования погоды, поскольку современные необработанные прогнозы теперь основаны на моделях машинного обучения.— сказал Илан Прайс, исследователь Google DeepMind. Он добавляет, что GenCast можно включить в оперативные системы прогнозирования погоды, что позволит метеорологам лучше понимать тенденции и готовиться к предстоящим погодным явлениям.
Новым в подходе GenCast по сравнению с предыдущими моделями машинного обучения является использование так называемых ансамблевых прогнозов, представляющих различные результаты, — метода, используемого в современном традиционном прогнозировании погоды. GenCast обучался с использованием базы данных Европейского центра среднесрочного прогноза погоды (ECMWF), которая накапливалась за четыре десятилетия.
Согласно публикации в журнале Nature, модель GenCast превзошла 15-дневный прогноз ECMWF на 97,2% из 1320 переменных, таких как температура, скорость ветра и влажность. При этом он превзошел модель искусственного интеллекта GraphCast от Google DeepMind, представленную в прошлом году, обеспечив повышенную точность и охват. GraphCast превзошел прогнозы ECMWF на 3–10 дней вперед примерно по 90% показателей.
Модели прогнозирования погоды с использованием искусственного интеллекта работают намного быстрее, чем стандартные методы прогнозирования, которые полагаются на огромные вычислительные мощности для обработки данных. GenCast может сгенерировать прогноз всего за восемь минут, в то время как традиционным методам для составления прогноза требуются часы.
По мнению исследователей, модель искусственного интеллекта GenCast может быть улучшена в плане способности прогнозировать интенсивность сильных штормов. Разрешение данных также может быть увеличено, чтобы соответствовать обновлениям, сделанным в этом году ЕЦСПП.
ЕЦСПП назвал разработку GenCast «важная веха в развитии прогнозирования погоды«. Центр также заявляет, что интегрировал «ключевые компоненты» в подходе GenCast в версии своей системы прогнозирования на базе искусственного интеллекта с ансамблевым прогнозом, доступной с июня.
